涠洲岛土壤重金属分布特征及风险评价

来源:用户上传      作者:

　　摘要：涠洲岛是中国最年轻的火山岛及广西最热旅游岛，生态安全是其可持续发展的基础。基于地统计学原理与地理信息系统（GIS）技术，对涠洲岛土壤重金属分布特征及污染风险进行研究，以揭示其土壤生态安全状况。结果表明：（1）涠洲岛土壤铜（Cu）、锰（Mn）、镍（Ni）、铅（Pb）、锌（Zn）、汞（Hg）含量均值分别为55.99、1 767.34、110.24、21.79、99.91、0.03 mg/kg，变异性较强;其中，Cu、Mn、Ni、Pb、Zn平均含量高于广西背景值，且Ni元素的平均含量超过国家土壤环境质量二级标准;同时，Mn、Zn、Hg含量之间具有与前人研究一致的相关性;（2）随着土壤深度的增加，Cu、Mn、Zn元素含量随之增加，Ni、Pb元素的含量则降低;（3）0～10 cm、>10～20 cm土层各重金属元素的高值区总体上分布于该岛中部和西南部，大部分元素具有强烈的空间自相关性;（4）土壤重金属含量受土地利用方式影响明显，其中抛荒地的Cu元素含量最高，香蕉地对Mn、Ni、Pb、Zn有累积效应，玉米地拥有最高含量的Pb;（5）综合各种土壤重金属污染及风险评价结果表明，该岛土壤重金属Mn、Ni有一定的积累，但其土壤重金属污染程度及风险较低。结果可为涠洲岛生态旅游安全评价提供参考。
　　关键词：土壤重金属;地统计学;风险评价;土地利用方式;涠洲岛
　　中图分类号： X825
　　文献标志码： A
　　文章编号：1002-1302（2020）02-0247-09
　　收稿日期：2018-10-26
　　作者简介：蔡芸霜（1993—），女，广西上思人，硕士研究生，主要从事土壤过程及其环境效应方面的研究。E-mail：caiys416@163.com。
　　通信作者：张建兵，博士，副研究员，主要从事土壤过程及其环境效应方面的研究。E-mail：gxtczjb@163.com。
　　涠洲岛是我国最大、地质年龄最年轻的火山岩海岛，由于其独特的地质地貌景观与科考价值，现为我国4A级火山国家地质公园，也是我国近海区域最热门的国际化休闲度假海岛之一，近5年年均上岛游客人数为70万人次[1]。随着旅游开发强度的不断增大，涠洲岛生态安全与旅游业发展的可持续性日渐成为当地关注的焦点[2]。作为生态环境的构成因子与主要承载体，土壤各元素组成及健康程度对涠洲岛旅游业的可持续性具有重要的影响，而其中最受关注的是土壤重金属的分布特征及污染程度。
　　土壤重金属污染是一个长期积累的动态过程，易受区域环境变化或人为活动影响，在空间上具有分布复杂性、高度可变性以及局部偶然性特征，加之其潜伏性、富集性和难治理的特点，社会和学术界高度关注其分布特征、影响因素和污染风险[3-6]。利用经典统计学、地统计学和地理信息系统（GIS）技术相结合，探讨土壤重金属元素的分布特征及其影响因素，并基于单因子指数法、内梅罗指数法、地质累积指数法、潜在生态危害指数法等评价土壤重金属污染风险，是当前土壤重金属研究领域的主要方面之一[7-10]。陶澍等应用经典统计和地统计学手段研究了深圳市土壤中汞（Hg）在不同土壤类型中的含量差异、空间结构特征及沿剖面的纵向分异，并据此探讨该地区土壤中汞含量和分布特征的形成原因[11]。Ersoy等运用地统计学法对英国Carsington牧场的土壤重金属进行了空间分析，指出该地区的矿业开采活动是造成该牧场长期污染的重要原因[12]。宋波等利用统计学和地统计学法揭示了广西西江流域土壤镉含量分布特征，并对其风险进行评估[13]。Tóth等分析了欧盟地区土壤砷（As）、镉（Cd）、铬（Cr）、铜（Cu）、汞（Hg）、铅（Pb）、锌（Zn）、锑（Sb）、钴（Co）和镍（Ni）的空间分布特征，综合评价了其风险等级[14]。
　　关于土壤重金属的分布特征与污染风险评价研究主要集中在大陆各类生态系统中，而将岛屿作为研究对象的研究较少。本研究通过对涠洲岛土壤進行全面调查与采样分析，采用地统计学与GIS技术，分析涠洲岛土壤Cu、锰（Mn）、Ni、Pb、Zn、Hg 6种重金属元素的含量与空间分布特征，并探讨其与土地利用、土壤理化性质的关系，评价其污染风险，以期为涠洲岛生态旅游安全评价提供科学依据。
　　1 数据来源与方法
　　1.1 研究区概况
　　涠洲岛隶属于广西壮族自治区北海市，位于市区南面21海里处，经纬度范围为109°05′～109°13′E，20°54′～21°05′N，东西宽约6 km，南北长约6.5 km，面积约26.89 km2。该岛由第四纪玄武岩浆喷发时在水下堆积而成，地势南高北低，受长期地质作用和风化作用影响，形成了各种各样的海蚀、海积等地貌类型[15];岛上气候温暖湿润，年均温为23 ℃，年降水量为1 398.8 mm，年蒸发量大于年降水量，为1 874.6 mm，相对湿度为82%;主要植被类型有仙人掌、台湾相思树、银合欢、菠萝蜜、木麻黄和桉类等。涠洲岛旅游资源丰富，旅游业为其支柱产业，著名景点有火山口地质公园、滴水丹屏、五彩滩和天主堂等，于1994年获批为省级旅游度假区，现为国家地质公园[16]。2015年影像解译与现场调查结果显示，涠洲岛土地利用类型以农用地为主，耕地集中于东北部，园地多分布在中部和南部，林地主要为沿海防护林，分布在北部和南部沿海（图1）。该岛土壤类型为火山灰质土[17]，其主要理化性质见表1。
　　1.2 土壤样品采集与分析
　　2015年11月，根据涠洲岛土地利用方式和土壤类型现状，采取类似网格布点方式布设28个采样点，用全球定位系统（GPS）定位，调查记录土地利用类型、经营管理等信息，而后利用土钻法采集0～10 cm、10～20 cm土层土壤样品（S形布点，采集5点土样混合为1个样品），共采集土壤样品54个（2个木麻黄林样地为沙滩地，仅能采集0～10 cm土层土壤样品）。根据土壤样品处理规范，将采集回来的土样进行风干处理，除杂并磨细后，分别过10目（用于测定土壤粒度）、100目（用于测定其他土壤理化性质和重金属含量）筛备用。土壤重金属Cu、Mn、Ni、Pb、Zn含量采用全谱直读等离子体发射光谱仪（THEROM iCAP6300，美国）测定;Hg含量采用直接测汞仪（Milestone DMA-80，意大利）测定;土壤pH值采用电极法（梅特勒SevenExcellence，瑞士;水土比为5 mL ∶1 g）测定;土壤有机质含量测定方法为油浴加热-重铬酸钾容量法。分析过程中所用试剂均为优级纯，并用国家标准样品（GGS-5）和空白进行质量控制。 　　1.3 土壤重金属污染程度与风险评价方法
　　为了解涠洲岛土壤重金属污染状况，采用单因子指数法、内梅罗指数法、地质累积指数法、潜在生态危害指数法对涠洲岛土壤中6种重金属元素进行污染及生态风险评价。单因子指数法是对土壤中的某一重金属元素的累积污染程度进行评价的方法，其计算公式[18]为
　　1.4 数据处理与分析
　　运用Excel 2010、SPSS 16.0对涠洲岛土壤中各重金属含量数据进行描述性统计分析（最大值、最小值、平均值、标准差、变异系数、正态分布检验）以及Pearson相关性、差异性分析等;利用GS+9.0和ArcGIS 10.2进行半方差函数模型拟合和Kriging空间插值分析，以揭示涠洲岛土壤重金属空间相关性及空间分布特征。
　　2 结果与分析
　　2.1 涠洲岛土壤重金属含量统计特征
　　对涠洲岛土壤重金属元素含量统计特征进行分析，结果（表2）表明，Mn、Hg分别为该岛含量最高、最低的元素，其值分别为1 767.34、0.03 mg/kg，其他元素含量介于二者之间，大小顺序排列为Mn>Ni>Zn>Cu>Pb>Hg。各样点土壤重金属含量变异系数介于0.36～1.16之间，大小顺序为Cu>Pb>Ni>Mn=Hg>Zn，整体呈现出中、强度变异，其中Cu属于强变异，表明其样点间含量差异较大，易受环境因子的影响;其余元素呈现中等变异，表明各自在岛上的分布较为均匀。以广西壮族自治区土壤背景值[24]为标准，涠洲岛各土壤重金属含量均有不同程度的超标，其中Mn超标倍数达10.42倍，Ni超标倍数为7.27倍，且Ni含量已超出国家土壤环境质量二级标准。
　　2.2 涠洲岛土壤重金属含量与土壤理化性质的关系土壤类型和土壤性质通常对土壤重金属的含量分布具有一定的影响[25]。涠洲岛土壤重金属含量与理化性质的Pearson相关性分析结果（表3）表明，Mn、Zn、Hg含量之间存在显著的相关性，这与前人研究结果[26]一致，表明3种重金属来源相似性较高。重金属含量与土壤pH值主要呈现负相关关系，这可能与重金属的活化过程适宜于酸性环境相关。土壤黏粒、粉沙和有机质通常被认为有利于土壤重金属的富集，因而与重金属元素含量呈正相关关系[27-29]，本研究结果与该结论相一致。
　　2.3 涠洲岛土壤重金属含量垂直分布特征
　　由表4可知，涠洲岛土壤重金属含量具有明显的垂直变异性特征，随着土壤深度的增加，各重金属含量随之发生改变，在剖面深度为0～10 cm的土壤层中，Cu、Mn、Ni、Pb、Zn、Hg平均含量分别为26.37、1 765.41、111.46、19.97、98.66、0.03 mg/kg;在>10～20 cm土壤层中，Cu、Mn、Ni、Pb、Zn、Hg平均含量分别为87.89、1 769.41、108.93、23.75、101.27、0.03 mg/kg。说明涠洲岛土壤重金属含量在垂直空间分布略有差异，随着土壤剖面深度的增加，Cu、Mn、Zn含量呈上升趋势，而Ni、Pb含量则表现为降低趋势。
　　2.4 涠洲岛土壤重金属含量空间分布特征
　　半方差函数是地统计学中关于土壤属性空间变异性研究至关重要的函数，其拟合产生的参数可以用来表示区域化变量在一定尺度上的空间变异和相关程度。本研究利用SPSS 16.0统计软件中的K-S法对数据进行正态分布检验，运用GS+9.0软件进行半方差函数拟合，以离差平方和与标准误差最小，决定系数最大为最优模型选择标准[30]，得到不同重金属元素的半方差函数理论模型及相关参数。结果（表5）表明，球状模型为适用于涠洲岛 0～10 cm、10～20 cm土層大部分土壤重金属元素空间分布分析的模型，其中0～10 cm土层Ni、Hg和10～20 cm土层Mn拟合为指数模型较优，10～20 cm 土层Cu适合采用线性模型。
　　土壤重金属块金值与基台值之比C0/（C0+C）通常被作为衡量变量空间相关程度的尺度，若其值小于25%，则为空间强相关;处在25%～75%之间为空间中等强度相关，大于75%为弱相关[31]。涠洲岛0～10 cm、>10～20 cm土层重金属元素（除>10～20 cm土层Cu元素外）的C0/（C0+C）值均<25%，表现为强烈的空间自相关性，说明各元素空间分布特征主要受母质、气候等内在因素影响，而受随机性因素的作用较小。>10～20 cm土层Cu元素的C0/（C0+C）的比值为1，说明其空间变异的随机性较大，与其数量特征的强变异性结论相符，这种随机性可能源于人类活动与降水淋洗的双重作用，导致Cu富集于>10～20 cm土层。
　　Kriging插值利用区域化变量的原始数据和变异函数的结构特点，对未采样点区域化变量的取值进行线性无偏、最优估计，将离散的空间采样点转化为连续表面，进而更直观地展现各重金属元素的空间分布特征[32]。基于Kriging插值法，采用ArcGIS 10.2软件平台，分析涠洲岛土壤0～10 cm、10～20 cm土层重金属元素Cu、Mn、Ni、Pb、Zn、Hg的空间分布特征。结果（图2、图3）表明，0～10 cm土层中，各重金属元素的高值区总体上分布于涠洲岛中部和西南部，Hg的高值点分布特征呈斑块状;10～20 cm土层重金属元素除Cu、Pb的高值区分布于东北部以外，其他元素空间分布特征与其在 0～10 cm土层相似。
　　2.5 土地利用方式对土壤重金属分布的影响
　　涠洲岛土壤重金属分布特征对土地利用方式改变具有敏感的响应，且其响应程度各异，这体现在不同重金属含量在不同土地利用方式下的分布规律不同，从图4可以看出，0～10 cm与10～20 cm 土层Cu含量之和表现为抛荒地>香蕉地>林地>玉米地;Mn、Ni含量之和表现为香蕉地>抛荒地>林地>玉米地;Pb含量之和表现为玉米地>林地>香蕉地>抛荒地;Zn含量之和表现为香蕉地>玉米地>林地>抛荒地;Hg含量之和表现玉米地>为香蕉地>抛荒地、林地。 　　土地利用方式对土壤重金属的影响与土壤深度有关，在剖面深度为0～10 cm的土层中，Ni、Zn在香蕉地的含量与其他样地具有显著差异，Pb在香蕉地、抛荒地的分布与林地、玉米地具有显著差异，Hg在玉米地中的含量与抛荒地具有显著差异，Cu在不同类型土中的含量不具有显著差异性;但在 10～20 cm 土层，Cu在抛荒地的含量显著高于其他样地，Hg含量在林地和香蕉地之间具有显著差异，Ni含量在香蕉地、玉米地之间具有显著差异，Pb含量在香蕉地、抛荒地与玉米地之间具有显著差异，Mn、Zn含量在不同土壤类型中不具显著差异性。
　　2.6 风险评价
　　以广西土壤背景值和土壤环境质量二级标准（GB 15618—1995）为标准，基于单因子污染指数和内梅罗污染指数法的涠洲岛土壤重金属污染状况评价结果（表6）显示，当标准为广西土壤背景值时，单因子污染指数表明，Hg元素污染程度为无污染，Cu、Pb、Zn为轻微污染，Mn、Ni达重污染等级，且各重金属的单因子污染指数随土壤深度的增加而增大，内梅罗污染指数评价结果均为重度污染;以国家二级标准为参考时，单因子污染评价中只有Ni出现轻微污染，其他重金属的污染程度均表现为无污染，不同土层的内梅罗污染指数分别为1.92、1.93，均表现为轻度污染。该评价结果表明，涠洲岛土壤重金属含量有所累积，特别是Cu、Mn、Ni的地质累积指数随着剖面深度的增加而增大，呈现出向土壤深处迁移的趋势。
　　涠洲岛0～10 cm土层土壤6种重金属元素地质累积指数平均值由大到小依次为Mn（2.59）>Ni（2.07）>Zn（0.39）>Cu（-0.34）>Pb（-0.55）>Hg（-2.18），其中Mn、Ni累积程度严重，表现为强污染，Zn元素为轻度中等污染。
　　由表7可知，涠洲岛单种土壤重金属潜在生态危害系数较小，均表现为低潜在风险，以广西土壤背景值作为参考时，0～10 cm、10～20 cm 6种重金属的潜在生态危害系数Ein平均值由大到小依次为Ni>Hg>Cu>Mn>Pb>Zn;以国家二级标准为参考时，0～10 cm、>10～20 cm  6种重金属的潜在生态危害系数Ein平均值由大到小依次为Ni>Cu>Hg>Zn>Pb，研究区6种重金属的综合潜在生态危害指数 RI≤150，表明涠洲岛土壤重金属综合潜在生态风险总体表现为轻微危害程度。
　　虽均以广西土壤环境背景值为参考标准，但内梅罗综合指数法与潜在生态危害评价法得到的结果略有不同，前者结果显示，涠洲岛土壤受重金属重度污染，而后者结果显示为轻微危害程度，这与2种方法计算原理不同有关，因为Mn、Ni含量相对较高，所以其单因子指数较高，导致内梅罗综合指数也相应较高，而潜在生态危害指数主要考虑到不同重金属的毒害作用，其评价结果更偏重于毒理方面[33]，由于Mn、Ni的潜在生态风险系数不高，所以其潜在生态危害风险程度低。以国家土壤环境质量二级标准为评价标准时，涠洲岛土壤重金属内梅罗综合指数法与潜在生态危害评价法的评价结果均为轻微危害状态。综上，虽然涠洲岛土壤重金属Mn、Ni有一定的积累，但该岛土壤重金属污染程度及风险较低。
　　3 结论
　　涠洲岛土壤各重金属平均含量大小顺序为Mn>Ni>Zn>Cu>Pb>Hg，分别为广西土壤背景值的10.42、7.27、2.15、2.69、1.16、0.34倍，具有一定的超标现象。随着土壤剖面深度的增加，Cu、Mn、Zn元素含量呈上升趋势，而Ni、Pb含量则表现为降低趋势。土壤Mn、Zn、Hg含量之间存在显著的相关性，并整体与土壤pH值呈负相关关系，与黏粒、粉沙、有机质含量呈正相关关系。
　　涠洲岛0～10 cm、10～20 cm土层重金属元素（除 10～20 cm土层Cu元素外）的C0/（C0+C）值均<25%，表现为强烈的空间自相关性，说明各元素空间分布特征主要受母质、气候等内在因素影响，而受随机性因素的作用较小。10～20 cm土层Cu元素的C0/（C0+C）的比值为1，说明其空间变异的随机性较大，与其数量特征的强变异性结论相符，这种随机性可能源于人类活动与降水淋洗的双重作用，导致Cu富集于10～20 cm土层。
　　土地利用方式对涠洲岛各土壤重金属分布特征具有明显影响，不同重金属含量在不同土地利用方式下的分布规律不同，整体来说，抛荒地易于富集Cu、Mn、Ni，香蕉地易于富集Zn、Hg，而玉米地中Pb含量最高。
　　地质累积指数结果显示，涠洲岛土壤Mn、Ni累积程度严重，Zn元素出现轻度累积，但综合各类风险评价结果表明，该岛土壤重金属污染程度及风险较低。
　　参考文献：
　　[1]張少峰，张春华，申友利. 广西涠洲岛海岛旅游业发展现状及对策分析[J]. 海洋开发与管理，2016，33（4）：27-29，44.
　　[2]疏良仁，林 剑. 生态系统健康理念在旅游规划中的应用——以北海涠洲岛旅游度假区为例[J]. 规划师，2004，20（11）：67-70.
　　[3]Wu J，Lu J，Li L，et al. Pollution，ecological-health risks，and sources of heavy metals in soil of the northeastern Qinghai-Tibet Plateau[J]. Chemosphere，2018，201：234-242.
　　[4]Salmanighabeshi S，Palomo-Marín M R，Bernalte E，et al. Long-term assessment of ecological risk from deposition of elemental pollutants in the vicinity of the industrial area of Puchuncaví-Ventanas，central Chile[J]. Science of the Total Environment，2015，527：335-343. 　　[5]Burges A，Epelde L，Garbisu C. Impact of repeated single-metal and multi-metal pollution events on soil quality[J]. Chemosphere，2015，120：8-15.
　　[6]施亚星，吴绍华，周生路，等. 土壤-作物系统中重金属元素吸收、迁移和积累过程模拟[J]. 环境科学，2016，37（10）：3996-4003.
　　[7]曾菁菁，沈春竹，周生路，等. 基于改进LUR模型的区域土壤重金属空间分布预测[J]. 环境科学，2018，39（1）：371-378.
　　[8]Jiang R，Wang M，Chen W，et al. Ecological risk evaluation of combined pollution of herbicide siduron and heavy metals in soils[J]. The Science of the Total Environment，2018，626：1047-1056.
　　[9]张红桔，赵科理，叶正钱，等. 典型山核桃产区土壤重金属空间异质性及其风险评价[J]. 环境科学，2018，39（6）：1-15.
　　[10]杨奇勇，谢运球，罗为群，等. 基于地统计学的土壤重金属分布与污染风险评价[J]. 农业机械学报，2017，48（12）：248-254.
　　[11]陶 澍，邓宝山. 深圳地区土壤汞含量分布及污染[J]. 中国环境科学，1993，13（1）：35-38.
　　[12]Ersoy A，Yunsel T Y，Cetin M. Characterization of land contaminated by past heavy metal mining using geostatistical methods[J]. Archives of Environmental Contamination and Toxicology，2004，46（2）：162-175.
　　[13]宋 波，杨子杰，张云霞，等. 广西西江流域土壤镉含量特征及风险评估[J]. 环境科学，2018，39（4）：1-18.
　　[14]Tóth G，Hermann T，Szatmári G，et al. Maps of heavy metals in the soils of the European Union and proposed priority areas for detailed assessment[J]. The Science of the Total Environment，2016，565：1054-1062.
　　[15]姚子恒，高 伟，高 珊，等. 广西北海涠洲岛海岸侵蚀特征[J]. 海岸工程，2013，32（4）：31-40.
　　[16]马剑平. 北海涠洲岛旅游开发SWOT分析与对策研究[J]. 现代商贸工业，2017（4）：31-33.
　　[17]亓发庆，黎广钊，孙永福，等. 北部湾涠洲岛地貌的基本特征[J]. 海洋科学进展，2003（1）：41-50.
　　[18]Weissmannová H D，Pavlovsk J. Indices of soil contamination by heavy metals - methodology of calculation for pollution assessment （minireview）[J]. Environmental Monitoring and Assessment，2017，189（12）：616.
　　[19]徐方建，闫慧梅，田 旭，等. 海南岛东部陆架表层沉积物重金属污染评价[J]. 中国环境科学，2016，36（5）：1530-1539.
　　[20]李绍生. 地质累积指数法在义马矿区土壤重金属及氟污染评价中的应用[J]. 河南科学，2011，29（5）：614-618.
　　[21]赵 杰，罗志军，赵 越，等. 环鄱阳湖区农田土壤重金属空间分布及污染评价[J]. 环境科学学报，2018，38（6）：2475-2485.
　　[22]徐争启，倪师军，庹先国，等. 潜在生态危害指数法评价中重金属毒性系数计算[J]. 环境科学与技术，2008，31（2）：112-115.
　　[23]Santos-Francés F，Martínez-Graa A，Zarza C ，et al. Spatial distribution of heavy metals and the environmental quality of soil in the northern plateau of Spain by geostatistical methods[J]. International Journal of Environmental Research and Public Health，2017，14（6）：568.
　　[24]班 玲. 土壤背景值研究方法及广西土壤背景值[M]. 南宁：广西环境保护科学研究所，1992：166-168.
　　[25]于元赫，吕建树，王亚梦. 黄河下游典型区域土壤重金属来源解析及空间分布[J]. 环境科学，2018，39（6）：1-12.
　　[26]宋金茜，朱 权，姜小三，等. 基于GIS的农业土壤重金属风险评价研究——以南京市八卦洲为例[J]. 土壤学报，2017，54（1）：81-91.
　　[27]郑国东，覃建勋，付 伟，等. 广西北部湾地区表层土壤As分布
　　特征及其影响因素[J]. 吉林大学学报（地球科学版），2018，48（1）：181-192.
　　[28]Hu K L，Zhang F R，Li H，et al. Spatial patterns of soil heavy metals in urban-rural transition zone of Beijing[J]. Pedosphere，2006，16（6）：690-698.
　　[29]Zhang Y，Tian Y，Shen M，et al. Heavy metals in soils and sediments from Dongting Lake in China：occurrence，sources，and spatial distribution by multivariate statistical analysis[J]. Environmental Science and Pollution Research International，2018，25（14）：13687-13696.
　　[30]王曉辉，杨 晨. 基于GIS和地统计学的淮南矿区土壤重金属含量与空间分布研究[J]. 长江流域资源与环境，2014，23（增刊1）：60-65.
　　[31]王政权. 地统计学及在生态学中的应用[M]. 北京：科学出版社，1999.
　　[32]Zhao Y F，Shi X Z，Huang B，et al. Spatial distribution of heavy metals in agricultural soils of an industry-based peri-urban area in Wuxi，China[J]. Pedosphere，2007，17（1）：44-51.
　　[33]郭笑笑，刘丛强，朱兆洲，等. 土壤重金属污染评价方法[J]. 生态学杂志，2011，30（5）：889-896.冉 端，李江风. 长江经济带土地利用转型及生态环境效应[J]. 江苏农业科学，2020，48（2）：256-263.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-15164760.htm